Mitä on AI ja miten se toimii?

Lyhenne "AI" tulee englanninkielisistä sanoista artificial intelligence. Mitä se on ja miten se vaikuttaa elämäämme? Tämä selviää pian.

Mitä on AI ja miten se toimii?

AI, eli artificial intelligence, on tietojenkäsittelyn haara, joka keskittyy luomaan koneita, jotka voivat jäljitellä inhimillistä älykkyyttä. Suomeksi käytämme AI:lle yleisesti termiä tekoäly. AI on yksi nykypäivän tekniikan nopeimmin kehittyvistä aloista ja sillä on valtava potentiaali muuttaa tapaa, jolla työskentelemme ja elämme.

AI ei ole samalla tavalla älykäs kuin ihminen. Käytännössä suurin osa tekoälyn sovellusalueista on kehittyneitä tietojenkäsittelymalleja, joissa koneita on opetettu tulkitsemaan suurta määrää dataa vähäisellä koulutuksella, tai jopa täysin ilman ihmisen väliintuloa.

Mistä lyhenne "AI" tulee?

Tekoälyn ei myöskään ole uusi keksintö. Jo varhaisissa tietokoneissa oli algoritmeja, jotka suorittivat tehtäviä, joihin aiemmin tarvittiin ihmisen älykkyyttä. Alan merkittävät läpimurrot tapahtuivat kuitenkin 1900-luvun jälkipuoliskolla, kun tietojenkäsittelyteoria ja -kapasiteetti kasvoivat räjähdysmäisesti.

Termiä "artificial intelligence" käytti ensimmäisen kerran John McCarthy Dartmouth-konferenssissa vuonna 1956. Tämä konferenssi on merkittävä, koska se on yleisesti tunnustettu tekoälyn tutkimuksen virallisena alkupisteenä.

Dartmouth-konferenssin aikana monet osallistujat uskoivat optimistisesti, että tekoälyn ongelmat voitaisiin ratkaista muutamassa kuukaudessa. Vaikka tämä osoittautuikin liian optimistiseksi arvioksi, Dartmouth-konferenssi jätti pysyvän jäljen tekoälyn tutkimuksen historiaan ja antoi alkusysäyksen monille nykyisille AI-konsepteille ja -tekniikoille.

AI vai IA?

Lyhenne AI sekoittuu ajoittain termiin IA, joka viittaa älykkääseen automaatioon (intelligent automation), koska molemmat lyhenteet koostuvat samasta kirjainten yhdistelmästä, mutta eri järjestyksessä, ja molemmat liittyvät älykkyyteen ja teknologiaan.

Tämä sekaannus voi syntyä myös siksi, että molemmat konseptit ovat nousseet suureen suosioon, ja ne ovat usein keskustelun kohteena samassa kontekstissa. Lisätietoa aiheesta löydät tekoälyn ja robotiikan vertailusta.

Kuinka AI toimii käytännössä?

Tekoälyn ytimessä on useimmiten kehittynyt algoritmi, matemaattinen kaava, joka opettelee ja tekee päätöksiä datan perusteella.

Tekoäly poikkeaa perinteisestä algoritmipohjaisesta tietojenkäsittelystä muutamilla konkreettisilla tavoilla. Algoritmeilla tehtävä tietojenkäsittely perustuu sääntöihin ja ohjelmiin, jotka on luotu ihmisen toimesta suorittamaan tiettyjä tehtäviä tietynlaisella ohjeistuksella. Sen sijaan tekoäly käyttää koneoppimista ja syväoppimista oppiakseen tehtäviä itsenäisesti ja parantaakseen suoritustaan kokemusten perusteella.

Neuroverkot ovat myös keskeisiä konsepteja tekoälyn toiminnassa. Nämä mekanismit mahdollistavat koneen kyvyn oppia ja mukautua uuteen tietoon ajan myötä. Esimerkiksi ChatGPT on suosittu tekoälyn sovellus joka hyödyntää luonnollisten kielten käsittelyn neuroverkkoja.

Voit myös ajatella, että tekoäly toimii kuin puutarhuri kasvimaallaan. Aluksi puutarhuri istuttaa siemenet - tämä vastaa dataa, jota syötetään tekoälylle. Sitten hän kastelee ja lannoittaa maata, mikä vertautuu algoritmien "opettamiseen" ja "kouluttamiseen" käsittelemään dataa. Ajan myötä kasvit alkavat kasvaa, aivan kuten tekoäly oppii tunnistamaan kuvioita ja tekemään ennusteita. Puutarhuri karsii pois heikot kasvit ja rikkaruohot, samalla tavalla kuin tekoälyä säädetään ja parannetaan paremman suorituskyvyn saavuttamiseksi. Lopulta, kun puutarha on täydessä kukoistuksessa, tekoäly kykenee itsenäisesti suorittamaan tehtäviä ja tekemään päätöksiä, aivan kuten hyvin hoidettu puutarha tuottaa hedelmää ilman jatkuvaa ihmisen valvontaa.

AI:n käyttökohteet

Tekoälyllä on lukemattomia sovelluskohteita niin työelämässä kuin yhteiskunnassa. Se voi auttaa ennustamaan säätilaa, diagnosoimaan sairauksia, suosittelemaan tuotteita verkkokaupoissa tai jopa ohjaamaan itseohjautuvia autoja.

Terveydenhuolto: Tekoäly voi auttaa lääkäreitä diagnosoimaan ja hoitamaan potilaita tarkemmin ja tehokkaammin.

Teollisuus: Teollisuusroboteissa käytettävä tekoäly voi parantaa tuotantoprosesseja ja vähentää ihmisten tekemiä virheitä.

Liikenne: Itseohjautuvissa autoissa käytettävä tekoäly voi tehdä liikenteestä turvallisempaa ja tehokkaampaa.

Viihde: Esimerkiksi pelialalla tekoäly voi luoda entistä realistisempia ja haastavampia tekoälyvastustajia pelaajille, tai elokuvissa tekoäly voi tuottaa realistisia kuvauksia ja erikoisefektejä.

AI:n hyödyt ja haasteet

Vaikka tekoälyllä on valtava potentiaali parantaa monia elämämme osa-alueita, sillä on myös haasteita. Tietoturva, eettiset kysymykset ja työpaikkojen menetyksen pelko ovat keskeisiä huolenaiheita.

Tietoturva: Tekoälyn käyttö voi avata uusia tietoturvariskejä. On tärkeää kehittää järjestelmiä, jotka ovat sekä tehokkaita että turvallisia.

Eettiset kysymykset: Koneen tekemät päätökset voivat olla arvaamattomia, ja se herättää kysymyksiä vastuusta ja eettisyydestä.

Työroolien muutos: Joillakin aloilla on huoli siitä, että tekoäly korvaa ihmistyövoiman. On tärkeää varmistaa, että ihmisillä on tarvittavat taidot ja resurssit mukautua muuttuvaan työympäristöön.

Miten tutustua enemmän AI:hin?

Jos haluat tutustua syvemmin tekoälyyn, voit osallistua Helsingin Yliopiston ja MinnaLearn:in kehittämään ilmaiskurssiin Elements of AI. Kurssi on saatavilla myös suomeksi, ja se on hiljattain päivitetty sisältämään ajankohtaisinta tietoa tekoälystä niin opiskelijoille, kuin yrityksillekin.

Tulevaisuuden näkymät

Tekoälyn tulevaisuus näyttää valoisalta. Sen potentiaali on valtava, ja se voi mullistaa tapamme elää ja työskennellä. Kuitenkin, kuten kaiken teknologian kanssa, on tärkeää lähestyä sitä vastuullisesti ja varmistaa, että sen käyttö hyödyttää koko yhteiskuntaa.

Yhteenvetona, tekoäly on yksi nykypäivän tekniikan kiehtovimmista ja potentiaalisimmista osa-alueista. Sen mahdollisuudet ja haasteet muovaavat tulevaisuuttamme monin tavoin, ja on tärkeää ymmärtää sen perusteet, jotta voimme tehdä informoituja päätöksiä sen käytöstä.

Read more

Kuinka automatisoida työtehtäviä ChatGPT:n ja Zapierin avulla

Kuinka automatisoida työtehtäviä ChatGPT:n ja Zapierin avulla

Generatiivinen tekoäly jo itsessään tuo monia tapoja tehostaa työtapoja. Markkinoinnin ammattilaisena huomaan päivittäin kuinka yksinkertaisetkin tehtävät onnistuvat nopeammin ChatGPT:n avulla. Nyt katsomme hieman tarkemmin miten tekoälyn yhdistäminen ohjelmistorobotiikkaan voi viedä työn automatisaation vielä pidemmälle. Esittelemme uuden työkalun nimeltä Zapier, joka mahdollistaa ChatGPT:n yhdistämisen moniin muihin työkaluihin ja työtehtäviin

Uusi tutkimus: Suomalainen uutismedia ja generatiivisen tekoälyn tiedonlouhinta

Uusi tutkimus: Suomalainen uutismedia ja generatiivisen tekoälyn tiedonlouhinta

Harvat ChatGPT:n käyttäjät oikeasti tietävät (tai edes välittävät) mihin tietoon työkalun vastaukset perustuvat. Yksi merkittävä lähtökohta tekoälyn koulutuksessa on verkkosivustojen tiedonlouhinta, eli verkkosivustojen sisältojen automaattinen analysointi. Käydään läpi erityisesti tiedonlouhinta tekoälyn koulutuksessa ja erityisesti miten uutismediat Suomessa ovat alkaneet estämään tekoälyn koulutuksen sisällöllään. Kuinka tiedonlouhinta liittyy generatiiviseen tekoälyyn Monet

kehotesuunnittelu eli prompt engineering suomeksi

Kehotesuunnittelu (eli Prompt Engineering) ChatGPT:ssä - miten luoda tehokas tekstikehote

Generatiivinen tekoäly on tuonut tullessan täysin uusia termejä kuten kehotukset, eli englanniksi "prompts." Kehotteiden suunnittelu on taitolaji, joka vaatii sekä luovuutta että teknistä ymmärrystä. ChatGPT:n kaltaiset tekoälymallit ovat tehokkaita työkaluja, mutta niiden hyödyntäminen täysimääräisesti riippuu suuresti siitä, miten käyttäjä kommunikoi niiden kanssa. Tässä artikkelissa käymme läpi OpenAI: